@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00010861, author = {奥田, 忠義 and 道木, 慎二 and 石田, 宗秋}, issue = {4}, journal = {電子情報通信学会論文誌}, month = {Apr}, note = {ニューラルネットワーク本来の並列処理をいかした高速処理を実現するためには,個々のニューロンをハードウェアに実装し並列動作させることが肝要である.ニューラルネットワークのハードウェア実現手段として,筆者らもこれまでに実装に適した"ΔΣ 変調に基づくパルスニューラルネットワーク(以下,DSM-PNN)"を提案してきた.DSM-PNNはニューロン間の信号伝達が1本で済み,かつパルス生成法が ΔΣ 変調に基づくため,小規模で高精度な信号処理が可能である.これまでに,線形ニューロンを用いた学習に対しての有効性が確認されている.本論文では,ニューロンの非線形演算を伴うBP学習を実現するDSM-PNNについて検討を行う.非線形な活性化関数については,ΔΣ 変調に基づき構成する手法を提案する.更に,提案する活性化関数を用いてDSM-PNNをハードウェア上に構成し,BP学習を実現することで有効性を示す.}, pages = {778--788}, title = {ΔΣ 変調に基づくパルスニューラルネットワークによるBP学習の実現とそのハードウェア実装}, volume = {J88-D-II}, year = {2005} }